## JURNAL TEKNOINFO
Volume 17, Nomor 1, Januari 2023, Page 279-288 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index

## METODE PROFILE MATCHING UNTUK PENENTUAN AMBALAN TERGIAT PADA GERAKAN PRAMUKA KECAMATAN JATISAMPURNA BEKASI
Muhamad Sony Pratama 1) , Sri Dianing Asri 2) , Desi Ramayanti 3) , Sri Andriati Asri 4) , Widyadi Setiawan 5)
1 Teknik Informatika/Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Mercu Buana
2 Teknik Informatika/Fakultas Teknik dan Informatika, Universitas Dian Nusantara 3 Teknik Informatika/Fakultas Teknik dan Informatika, Universitas Dian Nusantara
4 Teknik Elektro/Politeknik Negeri Bali
5 Teknik Elektro/Fakultas Teknik, Universitas Udayana
1 Meruya Selatan, Jakarta Barat
2,3 Tanjung Duren, Grogol Jakarta Barat
4,5 Jimbaran, Bali Email: 1 joko4025@gmail.com, 2 sri.dianing.asri@undira.ac.id, 3 desi.ramayanti@undira.ac.id, 4 sriandriati@pnb.ac.id,
5 widyadi@unud.ac.id

## Abstract
DKR Jatisampurna Bekasi is a Group of Scout Members in the  Jatisampurna area who are  responsible  for  scouting management. Every year DKR Jatisampurna will choose the Most Active Ambalan in the Jatisampurna area. This study intends  to  get  DKR  Jatisampurna's  active  ambalan  using  Profile  Matching.  The  Profile  Matching  method  is  used  to compare individual/school competencies into competencies as the best shelves so that differences in competence (Gap Value) can be identified. The smaller the Gap Value generated, the greater the weighted score, which means that there is a greater opportunity for individuals/schools to become the best Troops in Jatisampurna district. The criteria provided by DKR Jatisampurna include the criteria of 35% Activeness, 35% Organizational, and 35% Non-Organizational. The three criteria are further divided into core and secondary factors, with the provisions of DKR Jatisampurna 50% core factor and 50% secondary for Activeness criteria, 60% core factor and 40% secondary for Organizational aspects, and 40% core factor and 60% secondary for non-organizational criteria. The end result of the profile matching process is the ranking of the shelves that can be used as the best shelves. Ranking is determined from the total value of the assessment sorted from the largest value to the smallest, where the alternative with the largest total value is selected as the final result. The profile matching method for determining the most active ambalan at DKR Jatisampurna Bekasi has worked well, with the highest score of 4.376875 for SMKN 14.
Keyword: Ambalan, DKR Jatisampurna Bekasi, Profile Matching, The Scout

## Abstrak
DKR Jatisampurna Bekasi merupakan Sekumpulan Anggota Pramuka di wilayah Jatisampurna yang bertanggung jawab akan  pengelolaan  kepramukaan.  Setiap  tahunnya  DKR  Jatisampurna  akan  memilih  Ambalan  Tergiat  di  wilayah Jatisampurna.  Studi  ini  bermaksud  mendapatkan  ambalan  tergiat  DKR  Jatisampurna  menggunakan Profile  Matching . Metode Profile Matching digunakan untuk membandingkan kompetensi individu/sekolah kedalam kompetensi sebagai ambalan terbaik sehingga dapat diketahui perbedaan kompetensinya (Nilai Gap), semakin kecil Nilai Gap yang dihasilkan maka bobot nilainya semakin besar yang berarti memiliki peluang lebih besar untuk individu/sekolah menjadi ambalan terbaik di Kecamatan Jatisampurna.  Kriteria yang diberikan oleh DKR  Jatisampurna meliputi  kriteria Keaktifan 35%, Organisasi 35%, dan Non Organisasi 35%. Ketiga kriteria tersebut dibagi lagi menjadi core factor dan secondary , dengan ketentuan dari DKR Jatisampurna core factor 50% dan secondary 50% untuk kriteria Keaktifan, core facto r 60% dan secondary 40% untuk aspek Organisasi, serta c ore factor 40% dan secondary 60% untuk kriteria Non Organisasi.Hasil akhir dari proses profile matching adalah ranking dari ambalan yang dapat dijadikan sebagai ambalan terbaik. Ranking ditentukan  dari  nilai  total  penilaian  yang  diurutkan  dari  nilai  terbesar  sampai  dengan  yang  terkecil,  dimana  alternatif dengan nilai total terbesar yang dipilih sebagai hasil akhirnya. Metode profile matching untuk menentukan ambalan tergiat pada DKR Jatisampurna Bekasi telah berhasil dengan baik, dengan score tertinggi 4,376875 untuk SMKN 14.
Kata Kunci: Ambalan, DKR Jatisampurna Bekasi, Profile Matching, Pramuka

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 17, Nomor 1, Januari 2023, Page 279-288 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan di bidang teknologi informasi khususnya teknologi internet mempermudah dan membantu berbagai bidang pekerjaan dalam mengembangkan strategi efektif terkait dengan kemudahan akses, jarak dan waktu [1]. Data yang tidak  diolah  hanya  akan  mengakibatkan  penumpukan  data  yang  tidak  bermanfaat  [2].  Pada  akhirnya  dengan  adanya perkembangan  ini  dapat  memberikan  dampak  yang  sangat  besar  terhadap  manusia  dalam  menyelesaikan  setiap pekerjaannya khususnya di bidang pengelolaan informasi dan pendidikan yang salah satunya adalah Pramuka. Pendidikan adalah suatu kegiatan yang pasti diperoleh setiap orang sebagai bentuk pembelajaran. Pengelolaan informasi yang cepat, tepat  dan  efisien  menjadi  syarat  mutlak  terciptanya  sebuah  organisasi  yang  profesional  dan  dapat  melayani  anggota maupun masyarakat dengan baik terutama di bidang kepramukaan.
Gerakan Pramuka adalah nama organisasi pendidikan nonformal yang menyelenggarakan pendidikan kepanduan di Indonesia. Pramuka merupakan singkatan dari Praja Muda Karana yang memiliki arti Jiwa Muda yang Suka Berkarya. DKR Jatisampurna merupakan Sekumpulan Anggota Pramuka di wilayah Jatisampurna yang bertanggung jawab akan pengelolaan kepramukaan. Setiap tahunnya DKR Jatisampurna akan memilih Ambalan Tergiat di wilayah Jatisampurna. Ambalan tergiat dipilih berdasarkan penilaian DKR Jatisampurna dan di hitung dengan cara manual untuk mendapatkan pemenang  dari  ambalan  tergiat.  Maka dari  itu  dibutuhkan  sebuah sistem yang  mampu menentukan  ambalan  tergiat di Jatisampurna. menggunakan metode Profile Matching .
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  adalah  suatu  informasi  berbasis  komputer  yang  menghasilkan  berbagai alternatif keputusan untuk membantu manajemen dalam menangani berbagai permasalahan yang terstruktur ataupun tidak terstruktur  dengan  menggunakan  data dan model [3].  Oleh  karena  itu  adanya  Sistem  pendukung  keputusan  yang  cara kerjanya  membandingkan  GAP  antara  nilai  Alternatif  dan  kriteria  [2].  Salah  satu  cara  untuk  mendapatkan  informasi dengan cepat adalah penggunaan website [4].
Aplikasi  Penentuan  Ambalan  Tergiat  Pada  Gerakan  Pramuka  Kecamatan  Jatisampurna  dibangun  menggunakan metode waterfall dan dengan menerapkan Metode Profile Matching untuk menentukan ambalan terbaik. Metode profile matching atau pencocokan profil adalah metode yang sering sebagai mekanisme dalam pengambilan keputusan dengan mengasumsikan  bahwa  terdapat  tingkat  variabel  prediktor  yang  ideal  yang  harus  dipenuhi  oleh  subyek  yang  diteliti, bukannya tingkat minimal yang harus dipenuhi atau dilewati [5]. Konsep metode Profile Matching yaitu membandingkan antara kompetensi individu kedalam kompetensi jabatan sehingga dapat diketahui perbedaan kompetensinya (disebut juga gap), semakin kecil gap yang dihasilkan maka bobot nilainya semakin besar yang berarti memiliki peluang lebih besar untuk  seseorang  menempati  posisi  tersebut  [6]. Profile  matching dengan  proses  membandingkan  antara  kompetensi individu  kedalam  kompetensi  kelompok  sehingga  dapat  diketahui  perbedaan  kompetensinya[7]–[9].  Perangkingan dengan mengunakan metode Profile Matching mampu menghasilkan keputusan yang proposional sesuai dengan kriteria (aspek), sub kriteria, bobot nilai ideal dan presentase kriteria (aspek) yang ditentuka [10].
Tujuan dari penelitian ini adalah membangun sebuah website penentuan ambalan tergiat  pada Gerakan Pramuka Kecamatan  Jatisampurna  dengan  menggunakan  metode Profile  Matching. Hasil  implementasi  yang  telah  dilakukan dinilai mampu memberikan solusi berupa alternatif keputusan dalam bentuk nilai yang dirangking. Sehingga nantinya akan sangat membantu proses penentuan Ambalan Tergiat yang dilakukan oleh DKR Jatisampurna dengan melihat nilai tertinggi hasil dari perankingan berdasarkan tiga aspek penilaian yaitu Aspek Keaktifan, Aspek Organisasi, dan Aspek Non Organisasi.

## 2. METODE PENELITIAN
Tahapan pengembangan sistem digunakan Model Waterfall [11]. Metode ini menyediakan pendekatan alur hidup perangkat lunak secara sekuensial dan terurut yang dimulai dari analysis, design, implementation, testing, deployment dan maintainance.

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 17, Nomor 1, Januari 2023, Page 279-288 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index

## 2.1. Menentukan Kriteria Penilaian
Pada proses ini, Dkr Jatisampurna akan menilai 14 ambalan di Jatisampurna yaitu : Ambalan SMAN 7, SMKN 4,  SMPN  15,  SMPN  28,  DARUL  ABROR,  IT  IMC,  SMK  YADIKA  11,  SMKN  14,  GSM,  SMA  YADIKA  11, LABSCHOOL , QUANTUM, WALISONGO. Masing masing ambalan akan dinilai oleh Dkr Jatisampurna, untuk menentukan kriteria penilaian dalam menentukan ambalan terbaik terdapat 3 kriteria yaitu  : Keaktifan, Organisasi dan Non Organisasi.
Dataset yang digunakan berasal dari data hasil penilaian anggota DKR kepada 14 Ambalan Se Jatisampurna yang terdiri dari Nama Ambalan, Aspek Keaktifan, Aspek Organisasi dan Aspek Non Organisasi, sebagai berikut :

## Tabel 1 Hasil penilaian Ambalan Jatisampurna

## Keterangan :
AKC1 : Partisipasi Kegiatan AKC2 : Mengadakan Kegiatan AKC3 : Melibatkan DKR Pada Setiap Kegiatan Internal AKC4 : Setia Membayar Iuran Kwartir AKS1 : Aktif Media Sosial AKS2 : Menjadi Sangga Kerja Kegiatan Eksternal AKS3 : Mengikuti Perlombaan AKS4 : Menjadi Delegasi Ranting AOC1 : Perangkat Ambalan AOC2 : Struktur Organisasi Ambalan AOC3 : Menjalankan Birokrasi AOC4 : Latihan Rutin AOS1 : Tertib Administrasi AOS2 : Pemberkasan Administrasi Terdata dan Tersusun AOS3 : Ruang Sekretariat ANOC1 : Berkomunikasi Dengan Pembina ANOC2 : Setia Membayar Iuran Anggota Ambalan ANOS1 : Kekeluargaan ANOS2 : Kebersihan Dan Kerapihan Lingkungan Sekretariat
ANOS3 : Manner Penerimaan Tamu

## Perancangan Sistem
Untuk membuat website DKR Jatisampurna, digunakan pemodelan Unified Modelling Language (UML). Unified Modelling Language merupakan alat perancangan sistem yang berorientasi pada objek [12]. Berikut ini adalah rancangan sistem yang digunakan :
1) Use Case Diagram:
Use  Case Diagram  merupakan  salah  satu  diagram  UML  yang  digunakan  untuk  mendefinisikan fungsionalitas sistem dengan menggambarkan aktor, use case , dan relasinya. Berikut merupakan gambarannya.

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 17, Nomor 1, Januari 2023, Page 279-288 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index

## Gambar 2 Use Case Diagram
2) Activity Diagram:
Activity diagram adalah memodelkan alur kerja ( workflow ) sebuah proses bisnis dan urutan aktivitas dalam suatu proses [13]. Alur atau aktivitas ini dapat berupa menu menu atau proses bisnis yang terdapat di dalam sistem tersebut. Activity diagram hanya dapat dipakai untuk menggambarkan alur kerja atau aktivitas sistem saja.pada perancangan sistem ini, activity diagram mempunyai 2 user yaitu Admin dan Pengunjung. Berikut merupakan gambarannya.

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 17, Nomor 1, Januari 2023, Page 279-288 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
Gambar 4 Activity Diagram pengunjung

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Sebagai bahan penilaian DKR Jatisampurna, masing masing kriteria akan dinilai berdasarkan metode skala dengan ketentuan seperti gambar berikut.
Tabel 2 . Kriteria Penilaian
Proses perhitungan nilai Gap bertujuan untuk mendapatkan nilai Gap dengan menggunakan rumus yaitu :

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 17, Nomor 1, Januari 2023, Page 279-288 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index

## Gap = Profil Target – Profil Data Tes Ambalan
Dan setelah dilakukan perhitungan pada nilai kandidat menggunakan rumus diatas maka didapatkan nilai Gapnya sebagai berikut :
Tabel 3 . Nilai Gap
3.2. Pembobotan
Selanjutnya akan dilakukan pembobotan berdasarkan nilai dari hasil Gap sebelumnya. Pembobotan ini berdasarkan gambar berikut.
Tabel 4 . Nilai Bobot
Setelah itu maka akan dilakukan pembobotan sesuai dengan Tabel 5. Maka nilai ambalan akan menjadi seperti gambar dibawah ini.

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 17, Nomor 1, Januari 2023, Page 279-288 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
Tabel 5 . Nilai Ambalan setelah Pembobotan
3.3. Perhitungan Core Factor dan Secondary Factor
Core Factor akan dihitung menggunakan rumus berikut
𝑁 𝐶𝐹 = ∑ 𝑁 𝐶 (𝑘, 𝑜, 𝑛𝑜)
∑ 𝐼 𝑐
Keterangan : NCF = Nilai Rata Rata Core Factor NC (k,n,o) = Jumlah Total Nilai Core Factor IC = Jumlah Item Core Factor
Sedangkan Secondary Factor akan dihitung dengan rumus berikut
𝑁 𝑆𝐹 = ∑ 𝑁 𝑆 (𝑘, 𝑜, 𝑛𝑜)
∑ 𝐼 𝑆
Keterangan : NSF = Nilai Rata Rata Secondary Factor NS (k,n,o) = Jumlah Total Nilai Secondary Factor IS = Jumlah Item Secondary Factor
Nilai yang didapat secara berturut turut adalah nilai dari kriteria Keaktifan, Organisasi, dan Non Organisasi. Sehingga nilai dari Core Factor dan Secondary Factor Ambalan akan menjadi seperti Tabel 6 berikut.

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 17, Nomor 1, Januari 2023, Page 279-288 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index

## Tabel 6 Nilai Ambalan setelah Pembobotan
3.4. Perhitungan Nilai Total
Dari hasil perhitungan tiap aspek tersebut kemudian dihitung nilai total berdasarkan presentase dari core factor dan secondary factor yang akan berpengaruh terhadap kinerja tiap tiap profil dengan rumus sebagai berikut.
𝑐. 𝑁 𝐶𝐹 (𝑘, 𝑜, 𝑛𝑜) + 𝑠. 𝑁 𝑆𝐹 (𝑘, 𝑜, 𝑛𝑜) = 𝑁 (𝑘, 𝑜, 𝑛𝑜) Keterangan : c = Nilai presentase untuk core factor s = Nilai presentase untuk secondary factor NCF (k, n, no) = nilai rata rata core factor (Keaktifan, Organisasi, Non Organisasi) NSF (k, n, no) = nilai rata rata secondary factor (Keaktifan, Organisasi, Non Organisasi) NF (k, n, no) = nilai total dari aspek (Keaktifan, Organisasi, Non Organisasi)
Setelah dilakukan perhitungan maka akan didapatkan nilai sebagai berikut
Tabel 7 Nilai Ambalan setelah Perhitungan Nilai Total

## 3.5. Penentuan Ranking
Hasil akhir dari proses profile matching adalah ranking dari ambalan yang dapat dijadikan sebagai ambalan terbaik. Perangkingan ditentukan dari nilai total penilaian yang diurutkat dari nilai terbesar sampai dengan yang terkecil, dimana

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 17, Nomor 1, Januari 2023, Page 279-288 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
alternatif  dengan  nilai  total  terbesar  yang  dipilih  sebagai  hasil  akhirnya.  Penentuan  ranking  mengacu  pada  hasil perhitungan tertentu yaitu sebagai berikut :
𝑅𝑎𝑛𝑘 = 𝑥. 𝑁 𝑘 + 𝑦. 𝑁 𝑜 + 𝑧. 𝑁 𝑛𝑜 Keterangan : x = Nilai presentase yang di inputkan untuk aspek keaktifan y = Nilai presentase yang di inputkan untuk aspek organisasi z = Nilai presentase yang di inputkan untuk aspek non organisasi Nk = Nilai Keaktifan No = Nilai Organisasi Nno = Nilai Non Organisasi
Sehingga  akan  menghasilkan  nilai  seperti  Tabel  8  berikut.  hasil  dari  perhitungan  menggunakan  metode  Profile Matching dimana nilai tertinggi adalah ambalan SMKN 14 yaitu dengan nilai 4,376875, yang berarti ambalan SMKN 14 adalah ambalan tergiat.
Tabel 8 Hasil Ranking

## 4. KESIMPULAN
Metode profile matching untuk menentukan ambalan tergiat pada DKR Jatisampurna Bekasi telah berhasil dengan baik, dengan  score  tertinggi  4,376875  untuk  SMKN  14.  Kriteria  yang  diberikan  oleh  DKR  Jatisampurna  meliputi  kriteria Keaktifan 35%, Organisasi 35%, dan Non Organisasi 35%. Ketiga kriteria tersebut dibagi lagi core factor dan secondary, dengan ketentuan dari DKR Jatisampurna Core Factor 50% dan Secondary 50% untuk kriteria Keaktifan,  Core Factor 60%  dan  Secondary  40%  untuk  aspek  Organisasi,  serta  Core  Factor  40%  dan  Secondary  60%  untuk  kriteria  Non Organisasi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] E. P. Sari, A. Wahyuni, and N. Narti, “Sistem Informasi Sekolah Berbasis Web,” Indones. J. Softw. Eng. , vol. 5, no. 1, pp. 87– 94, 2019, doi: 10.31294/ijse.v5i1.5867.
[2] D. C. P. Sinaga, B. Sianipar, and P. Marpaung, “Pemilihan Calon Manager Dari Pegawai Berprestasi Menggunakan Metode Profile Matching Pada CV. Glofacia Oceanic,” J-SAKTI (Jurnal Sains Komput. dan Inform. , vol. 4, no. 2, pp. 643–656, 2020.
[3] I. Oktaviani and A. Mulyani, “Pengembangan Aplikasi Surat Perintah Perjalanan Dinas (SPPD) Beserta Rincian Perjalanan Dinas di Badan Koordinasi Pemerintahan dan Pembangunan Wilayah IV Kabupaten Garut,” J. Algoritm. , vol. 13, no. 1, pp. 58–62, 2016, doi: 10.33364/algoritma/v.13-1.58.
[4] T. Stevanus and M. C. Wijanto, “Implementasi Profile Matching dalam Pengembangan Website Maranatha Jobfair,” vol. 3, no. November, pp. 365–379, 2021.
[5] H. E. Sanjaya, A. P. Kusuma, F. Febrinita, U. I. Balitar, U. I. Balitar, and U. I. Balitar, “Dengan Menerapkan Metode Profile Matching Sebagai Alternatif Penentuan Dosen Favorit Pilihan Mahasiswa,” J. Antivirus , vol. 11, no. 2, pp. 164–182, 2017.

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 17, Nomor 1, Januari 2023, Page 279-288 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
[6] R. D. Kurniawati and I. Ahmad, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN KELAYAKAN USAHA MIKRO KECIL  MENENGAH  DENGAN  MENGGUNAKAN  METODE  PROFILE  MATCHING  PADA  UPTD  PLUT  KUMKM PROVINSI LAMPUNG,” J. Teknol. dan Sist. Inf. , vol. 2, no. 1, pp. 74–79, 2021.
[7] A. Verdian and A. Wantoro, “Komparasi Metode Profile Matching Dengan Fuzzy Profile Matching Pada Pemilihan Wakil Kepala Sekolah,” J. Ilm. Media Sisfo , vol. 13, no. 2, pp. 97–105, 2019.
[8] M. Risaldi and T. Kristiana, “PENERAPAN PROFILE MATCHING UNTUK PENILAIAN SISWA TERBAIK PADA SMK WIDYA PATRIA 2 JAKARTA,” Komputa J. Ilm. Komput. dan Inform. , vol. 11, no. 2, pp. 86–95, 2022.
[9] S. Sumanto, “Profile Matching Untuk Pemilihan Produk Asuransi Terbaik,” JIMP (Jurnal Inform. Merdeka Pasuruan) , vol. 5, no. 1, 2020.
[10] T. Y. Akhirina, “Komparasi Metode Simple Additive Weighting dan Profile Matching pada Pemilihan Mitra Jasa Pengiriman Barang,” J. Edukasi dan Penelit. Inform. , vol. 2, no. 1, pp. 27–33, 2016, doi: 10.26418/jp.v2i1.15500.
[11] M. Kramer, “Best Practices in Systems Development Lifecycle: an Analyses Based on the Waterfall Model,” Rev. Bus. Financ. Stud. , vol. 9, no. 1, pp. 77–84, 2018.
[12] M  Teguh  Prihandoyo,  “Unified  Modeling  Language  (UML)  Model  Untuk  Pengembangan  Sistem  Informasi  Akademik Berbasis Web,” J. Inform. J. Pengemb. IT , vol. 3, no. 1, pp. 126–129, 2018.
[13] S. Al-Fedaghi, “Validation: Conceptual versus Activity Diagram Approaches,” Int. J. Adv. Comput. Sci. Appl. , vol. 12, no. 6, pp. 287–297, 2021, doi: 10.14569/IJACSA.2021.0120632.